天勤量化在回测速度上有哪些技术优化?百万级数据回测耗时多久?
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天勤量化在回测速度上有哪些技术优化?百万级数据回测耗时多久?

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天勤量化通过 “底层架构重构 + 算法优化”,将回测速度提升至行业领先水平,百万级 Tick 数据回测平均耗时<10 分钟,核心技术优化:

1、C++ 底层加速计算:回测引擎核心模块用 C++ 编写,Python 仅负责逻辑调度,较纯 Python 回测速度提升 5-10 倍,某用户回测 “5 年螺纹钢 Tick 数据(约 800 万条)”,天勤耗时 8 分钟,同类平台需 1 小时以上。

2、数据分片并行处理:将历史数据按 “时间区间” 分片,启用多线程同时计算,支持 “10 分片并行”,某组合策略回测速度较单线程提升 80%,且内存占用降低 40%,避免低配设备卡顿。

3、冗余数据自动过滤:回测时自动剔除 “非交易时段数据(如夜盘休市)”“无效报价(偏离市价 3% 以上)”,数据量减少 30%,某日内策略因此回测效率提升 35%,结果精度不受影响。

天勤的回测速度让策略迭代 “从周级缩至日级”,某统计显示,用户平均每日可完成 15 次回测,较行业平均水平提升 3 倍,策略优化效率显著提升。

发布于2025-7-30 12:20 拉萨

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